Хід роботи :¶
1. Завантажуємо Anaconda, натискаємо "free download"¶
2. Через інтерфейс командного рядка налаштовуємо за допомогою conda віртуальне середовище з ім’ям _OpenCV.
- Прописуємо команду conda update --all і отримуємо такий код : "(base) C:\Users\dashu> conda update --all 3 channel Terms of Service accepted Channels:
- defaults Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: done
Package Plan¶
environment location: C:\Users\dashu\anaconda3
The following packages will be downloaded:"
- Створюємо віртуальне середовище з назвою "Natalushko_OpenCV" та активуємо його :
3. Інсталюємо в створене середовище пакети, необхідні для роботи з OpenCV :¶
Контрольні запитання¶
Що таке pip і conda та чим вони відрізняються між собою?
Як буде виглядати виконання пунктів 1–3 індивідуального завдання за допомогою Virtualenv?
Сфотографувати себе на телефон та імпортувати своє зображення у форматі .png на початок робочого зошита.
Написати процедуру на Python сортування масиву методом бульбашки.
Як виконати компіляцію вхідного документа Jupyter Notebook із його середовища, не використовуючи інтерфейс командного рядка?
Відповіді :¶
- pip це Python Package Installer, він є стандартним менеджером пакетів для pyton. Він встановлює бібліотеки з офіційного репозиторію Python Package Index або PyPI. Conda ж в свою чергу є більш універсальним менеджером і вона може такоє встановлювати зовнішні бібліотеки.
- Послідовність команд в консолі при використанні Virtualenv ,буде виглядати наступним чином :
Встановити virtualenv (якщо ще не встановлено) pip install virtualenv
Створити нове віртуальне середовище virtualenv Natalushko_OpenCV
Активувати середовище (За умови, що використовуємо Windows) Natalushko_OpenCV\Scripts\activate
Встановити необхідні пакети для OpenCV pip install opencv-python numpy matplotlib
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n - 1):
for j in range(0, n - i - 1):
if arr[j] > arr[j + 1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
return arr
# Приклад перевірки
data = [5, 3, 8, 1, 2]
print("До сортування:", data)
print("Після сортування:", bubble_sort(data))
До сортування: [5, 3, 8, 1, 2] Після сортування: [1, 2, 3, 5, 8]
- Можна виконати експорт прямо з меню Jupyter Notebook:
У верхньому меню вибери: File - Download as - HTML (.html)
Або File - Export Notebook As - HTML (у JupyterLab).